粒子群及人工鱼群算法优化研究

本文分析了粒子群算法和人工鱼群算法的基本原理,提出粒子群及人工鱼群算法优化策略,该算法综合利用了人工鱼群算法良好的全局收敛性及粒子群算法快速的局部收敛性,算法易实现,同时,克服人工鱼群算法收敛速度慢及粒子群算法后期全局收敛差的缺点,发挥了两者的优越性,粒子群及人工鱼群优化算法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度。     

人工鱼群与微粒群混合优化算法*

针对人工鱼群算法局部搜索不精确、微粒群优化算法易发生过早收敛等问题,提出一种新的人工鱼群与微粒群混合优化算法。算法的主要思想是先利用人工鱼群的全局收敛性快速寻找到满意的解域,再利用粒子群算法进行快速的局部搜索,所得混合算法具有局部搜索速度快,而且具有全局收敛性能。最后,以五个标准函数和一个应用实例进行测试,测试结果表明,提出的算法在一定程度上避免了陷入局部极小,加快了收敛速度且提高了搜索精度。     

求解全局优化问题的混合人工鱼群算法

把Powell算法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到自适应人工鱼群算法中,构成一种基于Powell算法和自适应人工鱼群的混合算法。该算法充分利用了自适应人工鱼群算法的全局收敛性和Powell算法的强局部搜索能力,使得混合算法的全局收敛性能得到了改善,并且减少了计算量。计算机仿真结果表明,自适应混合人工鱼群算法能够在保持较高精度的前提下快速收敛。     

基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法（PSO）在求解高维复杂优化问题时存在搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷,借鉴混合蛙跳算法（SFLA）的群体爬山思想,提出一种基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法（CMCPSO）,并证明了CMCPSO算法的全局收敛性。对四个典型高维连续优化函数的求解表明,该算法不仅保持了PSO算法的快速收敛能力,而且吸收了SFLA算法局部精细搜索和保持种群多样性的优点,具有良好的全局收敛性。     

基于粒子群与人工鱼群混合的泊车路径算法

为寻求最优泊车路径,提高路径规划质量,提出一种基于粒子群优化(PSO)算法和人工鱼群算法(AFSA)相结合的混合式泊车路径规划模型。该模型利用改进后的惯性权重和学习因子对PSO算法进行优化,并将改进后的PSO算法与AFSA相结合,综合利用PSO算法的局部收敛性和AFSA的全局收敛性,提高混合算法的收敛速度和收敛精度,使得路径规划最优。最后,仿真实验结果表明,相较于单独使用AFSA,混合算法的收敛性更强,规划的泊车路径更优,且道路越复杂,混合算法的优势越明显。     

最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法

针对人工鱼群算法在优化后期收敛速度变慢问题,利用BFGS算法快速的局部搜索能力来改进,提出了一种最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法。通过8个标准函数测试结果表明,AFSA-BFGS混合算法,不仅具有全局收敛性能,而且还具有较快的收敛速度和更高的求解精度,是求解优化问题的一种有效方法。     

AFSA＋PSO混合算法在BP网络故障诊断中的应用

提出一种基于人工鱼群算法和粒子群算法混合训练BP网络的故障诊断系统.采用人工鱼群算法和粒子群算法结合算法训练神经网络权值,局部搜索速度快且保证全局收敛,有效克服了传统的BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极值的缺点.将该网络用于齿轮箱故障诊断,并与传统BP模型用于故障诊断结果进行了比较,取得了较好的效果.     

混沌协同人工鱼粒子群混合算法及其应用

针对基本人工鱼群算法（AFSA）收敛速度较慢、精度较低和粒子群易陷于局部的缺点,提出了混沌协同人工鱼粒子群混合算法（CCAFSAPSO）。该算法采取AFSA、PSO的全局并行搜索与模拟退火算法（SA）的局部串行搜索机制相结合的搜索方式,并用混沌映射的遍历性和模拟退火算法的突跳功能,克服了AFSA、PSO的收敛速度、求解精度和易陷于局部最优的不足。典型函数测试进一步表明CCAFSAPSO算法和同类算法相比,收敛速度更快、求解精度较高。最后将算法应用于化工数据处理,获得满意效果。     

基于改进随机移动算子的人工鱼群算法

人工鱼群基本算法在求解多峰函数最优值时,存在计算精度有限,易陷入局部最优,鲁棒性较差以及收敛速率较慢和搜索效率较低的缺点,而随机移动算子的随机性是造成这些缺点的重要因素。通过引入粒子群算法思想和自适应扰动的思想对随机移动算子进行改进,进而提出了基于粒子群算法的人工鱼群算法（PSO-AFSA）和包含自适应扰动项的改进人工鱼群算法（ADI-AFSA）,并证明了两种改进算法的收敛性。利用公认测试函数集进行仿真实验,结果表明两种改进算法与人工鱼群基本算法及其传统改进算法相比,提高了计算精度、收敛速率、搜索效率并且具有更好的鲁棒性。     

一种新的混合粒子群优化算法

针对标准粒子群算法在优化过程中受初始值影响较大且容易陷入局部极值的缺陷,将鱼群算法中聚群行为的基本思想引入粒子群算法中,据此建立了粒子中心的基本概念,并利用粒子的聚群特性调整粒子的飞行方向与目标位置,从而提出了一种新的混合粒子群算法,旨在改进原粒子群算法的全局收敛能力。为了检验混合粒子群算法的优化特性,采用三种典型的标准函数对五种现行智能算法进行了多方面的测试和比较。实验结果表明,新算法具有良好的搜索精度与速度,有效弥补了标准粒子群算法局部收敛和鱼群算法精度不高的双重缺陷,适用于解决复杂函数优化问题。     

人工鱼群—粒子群混合算法优化进港航班排序

针对空中交通管理中的进港航班排序问题, 提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序, 使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点, 先以AFSA在全局寻找满意的解域, 再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解, 最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明, 在单跑道和双跑道情况下, AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20. 9%和34. 4%, 比基本AFSA减少了3. 2%和3. 5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。     

粒子群优化鱼群算法仿真分析

针对标准粒子群算法(PSO)寻优多维多极值函数成功率低,基本人工鱼群算法(AFSA)收敛速度和精度有待提高等问题,提出粒子群优化鱼群算法(PSO-FSA)。该算法将速度惯性、个体记忆和个体间交流等特征引入鱼群算法,使鱼群行为模式扩充至追尾、聚群、记忆、交流以及觅食。此外,定义参数max D动态限定鱼群搜索的视野和步长。仿真分析表明,粒子群优化鱼群算法较两种基本算法而言具有更快的收敛速度和寻优精度。     

依概率收敛的改进粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机优化算法,但它不依概率1收敛到全局最优解。因此提出一种新的依概率收敛的粒子群优化算法。在该算法中,首先引入了具有探索和开发能力的两个变异算子,并依一定概率对粒子当前最好位置应用这两个算子,然后证明了该算法是依概率1收敛到ε-最优解。最后,把该算法应用到13个典型的测试函数中,并与其他粒子群优化算法比较,数值结果表明所给出的算法能够提高求解精度和收敛速度。     

基于文化微粒群算法的丙烯腈收率软测量模型

丙烯腈收率是丙烯腈装置的关键指标,如何得到丙烯腈收率是厂家很关注的研究,将新型优化算法用于丙烯腈收率软测量建模是1种较好的尝试。将新型微粒群优化算法用于同样新型的文化算法种群空间的优化,设计文化微粒群优化算法。它由种群空间和信念空间2部分组成,在种群空间和信念空间分别采用各自算法并行演化,同时,2个空间又根据一定的协议相互联系。分别将该算法和基本微粒群算法用于一些常用测试函数的优化问题;结果表明,与基本微粒群算法相比,文化微粒群算法加强了全局搜索能力,更容易收敛于全局最优解。最后将文化微粒群优化算法用于优化神经网络,构成文化微粒群神经网络,并将其应用于丙烯腈收率软测量建模。结果表明,此模型精度高,应用前景广阔。     

复形法粒子群优化算法研究

针对基本粒子群优化算法对复杂函数优化时难以获得最优解的缺陷,提出了一种复形粒子群优化算法。该算法采用复形法来提高粒子的局部搜索能力,从而保证了算法能够跳出局部最优,获得全局最优解。实验结果表明,与文献算法相比,该算法在基准函数优化时具有更强的寻优能力和更高的搜索精度。     

Communication latency tolerant parallel algorithm for particle swarm optimization

Particle swarm optimization (PSO) algorithm is a population-based algorithm for finding the optimal solution. Because of its simplicity in implementation and fewer adjustable parameters compared to the other global optimization algorithms, PSO is gaining attention in solving complex and large scale problems. However, PSO often requires long execution time to solve those problems. This paper proposes a parallel PSO algorithm, called delayed exchange parallelization, which improves performance of PSO on distributed environment by hiding communication latency efficiently. By overlapping communication with computation, the proposed algorithm extracts parallelism inherent in PSO. The performance of our proposed parallel PSO algorithm was evaluated using several applications. The results of evaluation showed that the proposed parallel algorithm drastically improved the performance of PSO, especially in high-latency network environment.     

一种高效粒子群优化算法

针对标准粒子群算法收敛速度慢和易出现早熟收敛等问题,提出一种高效粒子群优化算法．首先利用局部搜索算法的局部快速收敛性,对整个粒子群目前找到的最优位置进行局部搜索;然后,为了跳出局部最优,保持粒子的多样性,给出一个学习算子．该算法能增强算法的全局探索和局部开发能力．通过对10个标准测试函数的仿真实验并与其他算法相比较,结果表明了所提出的算法具有较快的收敛速度和很强的跳出局部最优的能力,优化性能得到显著提高．     

改进型粒子群算法及其在选址问题中的应用

为了解决基本粒子群算法不易跳出局部最优的问题,提出了一种协同粒子群优化算法。在算法中通过加入权值递减的惯性因子和变异算子以克服基本PSO易早熟、不易收敛以及缺乏多样性的不足。将算法应用于极小极大选址问题的实验结果表明,算法能够有效地求解极小极大选址问题,具有较好的应用价值。